# 更新库文件
# 导入BaseNN库、numpy库，numpy库用于数据处理
from BaseNN import nn
import numpy as np

model = nn('cls')# 声明模型
model.set_seed(29)#设置随机种子，确保结果的可复现性
train_path = 'csv/train.csv'
model.load_tab_data(train_path, batch_size=120)
model.add('linear', size=(52, 2400), activation='relu') #增加全连接层，输入维度:42,输出维度：120。使用relu激活函数。42为对应的数据量
model.add('linear', size=(2400, 1200), activation='relu') #第二层入点要与第一层的出点对应
model.add('linear', size=(1200, 600), activation='relu') #第二层入点要与第一层的出点对应
model.add('linear', size=(600, 30), activation='relu') #第二层入点要与第一层的出点对应
model.add('linear', size=(30, 2), activation='softmax')#出点为分类标签数，用softmax收敛
model.save_fold = 'checkpoints/digital'
model.optimizer = 'Adagrad'#优化函数#'SGD' , 'Adam' , 'Adagrad' , 'ASGD' 内置不同优化器
model.train(lr=0.001, epochs=1000)